実践！ 「MapReduceでテキストマイニング」徹底解説
「青空文庫」をテキストマイニング！ 前回の「いまさら聞けないHadoopとテキストマイニング入門」では、Hadoopとテキストマイニングの概要や構成、MapReduceの仕組み、Hadoopの活用場面などを解説し、Hadoopの実行環境を構築しました。今回から、Hadoopを使い、テキストマイニングのMapReduceプログラムを作成していきます。 「青空文庫」というサイトをご存じでしょうか。青空文庫は、著作権が切れた日本の文学作品を掲載しているWebサイトで、青空文庫の全データをDVDや、BitTorrentによる配信で入手できます。今回は、このデータを使ってテキストマイニングを行いましょう。 前回、テキスト分類で、著者の性別、年齢、地域、職業などの属性も推定できると書きましたが、青空文庫は、他のデータにはない、著者属性があります。青空文庫の作品は、著作権が切れて、作者がなくなっている場
Pig, Hiveなど8種類のMapReduce言語についての比較 - nokunoの日記
以下の記事ではPig, Hiveなど8種類の言語でMapReduceの一番単純な例、WordCountを記述した場合のスクリプトの比較を行っています。とても興味深かったので紹介したいと思います。Pigs, Bees, and Elephants: A Comparison of Eight MapReduce Languages « Dataspora なお、今回はRSS購読しているDataSporaのブログから発見しましたが、エントリを寄稿したエンジニアの個人ブログも大変興味深いのでオススメです。 はじめにMapReduceを美しく効率的に書くために、私は様々な言語を比較しました。果たしてその勝者は！？私の個人ブログでは統計やグラフのアルゴリズムをMapReduceで記述する方法を紹介し、擬似コードによる実装を示しました。擬似コードには2つの問題点があります：誰もがその命令を理解できると
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